新兴技术如何革新医疗记录和患者护理-卓越-菠菜大平台

在电子病历/电子病历中使用人工智能和机器学习来改善护理干预措施和患者预后

技术的进步对所有菠菜大平台都是有利的. 然而，有一个菠菜大平台将从这项技术中获益，那就是医疗保健菠菜大平台. 如果有一件事是科技在医疗保健领域发挥了令人印象深刻的作用, 然后是医疗记录的计算机化. 电子医疗记录使医生和病人的生活更轻松.

组织正在寻求应对包括更好的患者参与在内的挑战, 预防保健, 综合护理, 改进诊断, 病人的治疗结果——这可不是一件小事. 管理纸质健康记录和文件既复杂又具有挑战性. 许多医疗保健组织都面临这些挑战，因为大多数组织所做的一切都以遗留系统为中心.

EMR被视为简化医疗保健数据流的有效步骤，同时使医生能够更多地关注于改善患者护理. 虽然取代文书工作可能是采用电子病历/电子病历的主要动机, 它的好处不仅仅是节省成本和时间. 对于大多数医疗保健组织来说，减少医疗差错是最重要的挑战之一. 在很多组织中, 维护健康记录仍然是医生执行的一项繁重的手工任务.

医疗保健组织正在发现EMR/EHR如何帮助他们克服减少医疗错误的最重要障碍之一. 卫生小组常常陷入猜测之中，不知道是否已经开了适当的处方. 所有与药物管理有关的信息和其他与患者相关的信息都是即时可用的. 在电子病历系统中给药并不一定是痛苦的. 所有有关药物管理和其他与患者相关的信息一目了然.

人工智能解决医生职业倦怠问题

电子病历应该成为快速和自信的医疗决策的燃料. 不幸的是, 在进行临床分析之前，医生要花费大量的时间做繁琐的数据录入工作. 也被称为医生倦怠, 医疗保健中的电子健康记录压力正在给医生带来损失, 病人, 行政人员. 在很多组织中, 输入电子病历仍然是医生的一项繁重的手工工作. 根据一项研究, 医生们认为，数字医疗记录对医患关系产生了负面影响. 医生们抱怨说，他们花在处理临床文件上的时间比观察和与病人互动的时间要多.

随着医疗菠菜大平台的医生继续面临解决医疗记录挑战的挑战, 医疗机构探索人工智能驱动, 解决医生职业倦怠的语音解决方案. 使用人工智能驱动的虚拟助手, 临床文件管理对医生来说并不一定是痛苦的. 人工智能和云技术提供了与当今企业卫生系统合作所需的规模和敏捷性. 这个解决方案包括开发和改进语言模型，然后根据医生的个性化命令进行调整. 该解决方案利用正确的技术，将电子健康记录中的信息检索改进为先进的人工智能和机器学习技术.

通过AI和ML实现互操作性

医疗保健组织似乎面临着将数据手动输入EMR的日益复杂的任务, 而且它们在处理健康数据互操作性方面变得更加复杂. 组织对成功满足健康数据互操作性需求和维护法规遵从性远没有信心 & 数据安全. 尽管组织采用EMR/EHR技术, 只有少数医院通过医疗数据互操作性改善了患者护理. 因为医疗保健提供者了解实现互操作性的挑战, 他们把兴趣转向了人工智能和机器学习.

卫生小组的目标是分析来自不同的电子健康档案系统的信息. 然而, 如果没有收集患者数据的通用标准，就无法成功分析来自多个EHR系统的数据. 组织必须具有语法和语义互操作性，以确保在医疗保健提供者之间共享信息时不会丢失. 组织正在发现人工智能和机器学习的处理速度和颠覆性力量如何克服解决临床文档中互操作性问题的最重要障碍之一. 医疗保健组织在改进医疗保健数据互操作性方面继续面临挑战.

人工智能平台实现了基于云的EHR/EMR基础设施与外部数据源的互操作性. 医疗小组必须确保在手术前填好所有必要的表格. 然而，这是具有挑战性的. 利用人工智能和机器学习正在帮助组织解决医疗团队在手术期间的当务之急和需求. 贝斯以色列女执事医疗中心(BIDMC)利用人工智能和机器学习来解决手术中心医生团队的当务之急和需求. 外科护理团队必须迅速从患者数据中收集见解，以创建有效的治疗建议. 医生团队正在整合机器学习模型和人工智能来执行计算并利用外科手术提出建议, 医生的时间表, 病人的住院时间.

从非结构化来源提取患者数据

医学成像技术的进步和临床诊断和筛查的快速增长导致医疗保健数据的大量激增. The large volume of patient data is no longer a by-product of patient interaction; it’s a critical asset that enables timely processing and sound clinical decision-making. 然而, 以电子病历/电子病历为中心的组织, 综合医疗保健提供系统正在挣扎，因为它们不灵活，不直观.

EMR/EHR中的AI和ML使企业能够打破数据孤岛，并从结构化和非结构化数据中发现新的临床数据见解. 人工智能利用EHR/EMR中的结构化和非结构化数据来简化流程, 提供见解, 并提供患者健康状况的完整视图. 因为只有有了相关的、可操作的患者数据，医生才能最有效地与患者互动. EMR/EHR中的AI和ML提供了应对当今日益复杂的临床护理所需的灵活性和直观性.

大量的健康数据(健康记录), 跟踪报告, 医生的笔记)是一种不能用传统方法处理的格式. 手动从非结构化源中提取患者数据的过程是资源密集型的，而且耗时. 同时, 如果不考虑上下文，基于规则的数据提取就不可能成功. 基于云的人工智能解决方案使医疗保健组织能够从非结构化医学文本中提取有价值的临床见解. 由最先进的机器学习模型驱动, 这种基于云的解决方案可以更轻松地成功利用医疗保健中的患者数据.

利用EMR进行有效的医疗保健收入周期管理

There are many advantages of EMR in healthcare; however, 实施EMR的一大优势(可能也是主要原因之一)是简化医疗保健收入周期并提高整体医疗保健质量. 有效的医疗保健收入周期管理是成功的医疗保健企业与其他企业之间的区别. 编码不准确或健康记录错误是保险公司拒绝一半医疗索赔的主要原因. 电子病历/电子健康档案以系统的方法深入涵盖了所有这些领域，以减少医疗差错的风险.